Bảng 4 .1 Thông tin mẫu nghiên cứu
Bảng 4.15 Ma trận tương quan Pearson
HL PV KM HH CL MB AT GC TB
Tương quan Pearson 1 .426** .638** .489** .454** .565** .043 .515** .307** HL
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .479 .000 .000
Tương quan Pearson .426** 1 .303** .196** .277** .198** .047 .414** .159** PV
Sig. (2 chiều) .000 .000 .001 .000 .001 .440 .000 .009
Tương quan Pearson .638** .303** 1 .469** .296** .551** -.023 .459** .230** KM
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .706 .000 .000
Tương quan Pearson .489** .196** .469** 1 .262** .427** .040 .343** .076 HH
Sig. (2 chiều) .000 .001 .000 .000 .000 .510 .000 .217
Tương quan Pearson .454** .277** .296** .262** 1 .340** .008 .315** .169** CL
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .899 .000 .006
Tương quan Pearson .565** .198** .551** .427** .340** 1 -.007 .426** .301** MB
Sig. (2 chiều) .000 .001 .000 .000 .000 .903 .000 .000
Tương quan Pearson .043 .047 -.023 .040 .008 -.007 1 -.001 .034 AT
Sig. (2 chiều) .479 .440 .706 .510 .899 .903 .989 .582
Tương quan Pearson .515** .414** .459** .343** .315** .426** -.001 1 .137* GC
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .989 .025
Tương quan Pearson .307** .159** .230** .076 .169** .301** .034 .137* 1 TB
Sig. (2 chiều) .000 .009 .000 .217 .006 .000 .582 .025
4.3.3.Phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phương pháp hồi qui tuyến tính bội đưa vào một lượt được sử dụng để kiểm định sự phù hợp giữa 8 nhân tố (PV, KM, HH, CL, MB, AT, GC, TB) ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng (HL).
Hồi qui bội lần thứ nhất
Với kết quả phân tích hồi qui tại bảng 4.15, các giá trị Sig. tương ứng với các biến PV, KM, HH, CL, MB, GC, TB đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mơ hình. Riêng biến AT có trị Sig = 0.402 > 1.5 nên biến này khơng có ý nghĩa trong mơ hình. Hồi qui bội lần thứ 2 được tiến hành với việc loại biến AT.